Học máy kết hợp với hình ảnh hồng ngoại đa phổ để hướng dẫn phẫu thuật ung thư

Việc loại bỏ các khối u bằng phẫu thuật vẫn còn là một công đoạn trong chuỗi hành động thông thường của điều trị ung thư, với khoảng 45% bệnh nhân ung thư phải chịu đựng phẫu thuật. Nhờ có tiến triển gần đây trong các công nghệ hình ảnh và sinh hóa, các nhà phẫu thuật có thể phân biệt tốt hơn các khối u với mô lành. Đặc biệt, có thể thực hiện bằng một kỹ thuật mà người ta gọi là “phẫu thuật do huỳnh quang hướng dẫn” (FGS).

Trong FGS, các mô của bệnh nhân được nhuộm với một màu phát ra ánh sáng hồng ngoại với một nguồn sáng cụ thể. Chất màu này thích gắn với bề mặt của các tế bào của khối u, vì vậy các phát xạ sóng ánh sáng đem lại thông tin về vị trí và sự mở rộng của khối u. Trong các cách tiếp cận dựa vào FGS thông dụng nhất, cường độ tuyệt đối của các phát xạ hồng ngoại được sử dụng như nguồn tiêu chuẩn chính cho thấy rõ các pixel phản hồi với khối u. Tuy nhiên, cường độ này lại quá nhạy với các điều kiện ánh sáng, sắp đặt camera, lượng màu được sử dụng, và thời gian sau nhuộm. Kết quả là, sự phân loại dựa vào cường độ lại tạo ra các diễn dịch sai.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể thay vì sử dụng cách tiếp cận phụ thuộc vào cường độ để phân loại các tế bào lành và ung thư? Một nghiên cứu mới xuất bản trên Journal of Biomedical Optics do nhà nghiên cứu Dale J. Waterhouse trường College London, Anh, đã đề xuất một cách tiếp cận mới 1. Nhóm nghiên cứu đã phát triển một kỹ thuật mới kết hợp cả học máy với hình ảnh huỳnh quang hồng ngoại bước sóng ngắn (SWIR) để dò chính xác các biên giới của khối u.

Phương pháp của họ phụ thuộc vào việc nắm bắt các hình ảnh SWIR đa phổ của mô được nhuộm thay vì đo đạc đơn giản mật độ tổng trên một bước sóng cụ thể. Họ đã đặt liên tục sáu tấm lọc tần số có bước sóng khác nhau trên hệ quang SWIR của mình và ghi sáu đo đạc cho từng pixel. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu tạo ra một hồ sơ phổ cho từng loại pixel. Bước tiếp theo, họ huấn luyện bảy mô hình học máy nhận diện các hồ sơ đó một cách chính xác trong những bức ảnh SWIR đa phổ.

Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện và đánh giá các mô hình in vivo, sử dụng các hình ảnh SWIR với một mô hình phòng thí nghiệm cho dạng khối u nguyên bào thần kinh. Họ cũng so sánh các cách tiếp cận thông thường khác hướng đến việc phân loại các pixel độc lập với cường độ tuyệt đối được điều tiết bằng hồ sơ phổ của pixel đó.

Trong số bảy mô hình thử nghiệm đó, mô hình xuất sắc nhất đạt được một sự phân loại từng pixel chính xác tới 97,5% (độ chính xác về khối u, tình trạng khỏe mạnh và nền của các pixel là 97,1%, 93,5%, và 99,2%). Tuy nhiên, nhờ vào sự tiêu chuẩn hóa của các hồ sơ phổ, các kết quả đó của mô hình nổi trội hơn so với những thay đổi trong các điều kiện hình ảnh. Đó là một đặc tính đáng mong muốn với các ứng dụng lâm sàng do các điều kiện lý tưởng trong các công nghệ hình ảnh mới thường được thử nghiệm lại không đại diện cho môi trường lâm sàng trong thế giới thực.

Dựa trên những phát hiện mới của mình, nhóm nghiên cứu hi vọng cho phương pháp mới được đề xuất này. Họ chờ đợi một nghiên cứu ở quy mô thử nghiệm về những cải thiện của nó trên các bệnh nhân thực để có thể giúp cách mạng hóa lĩnh vực FGS. Thêm vào đó, FGS   đa phổ có thể được mở rộng ngoài phạm vi của nghiên cứu này. Ví dụ, có thể sử dụng để loại bỏ khỏi hình ảnh ánh sáng phẫu thuật hoặc ánh sáng nền, loại bỏ những phản xạ không mong muốn, cung cấp các cách không xâm lấn cho đo đạc dung tích lipid và sự bão hòa oxygen. Tuy nhiên, các hệ đa phổ cho phép sử dụng các chất nhuộm đa huỳnh quang với những đặc điểm phát xạ khác nhau một cách song song, kể từ khi các tín hiệu từ mỗi màu có thể gỡ khỏi toàn bộ các đo đạc dựa trên các hồ sơ phổ. Các chất màu có thể được sử dụn để hướng đích các khía cạnh của bệnh tật, đem lại cho các bác sĩ phẫu thuật những thông tin chi tiết hơn, chính xác hơn.

Có thể cần thực hiện những nghiên cứu trong tương lai để khám phá đầy đủ các tiềm năng của FGS đa phổ, mở ra các cánh cửa cho các chuỗi phẫu thuật hiệu quả hơn trong điều trị ung thư và các loại bệnh khác.

Vũ Nhàn tổng hợp

Nguồn: https://medicalxpress.com/news/2023-03-machine-combined-multispectral-infrared-imaging.html

https://www.spie.org/news/machine-learning-combines-with-multispectral-infrared-imaging-to-guide-cancer-surgery?SSO=1

——————————————–

1.https://www.spiedigitallibrary.org/journals/journal-of-biomedical-optics/volume-28/issue-09/094804/Enhancing-intraoperative-tumor-delineation-with-multispectral-short-wave-infrared-fluorescence/10.1117/1.JBO.28.9.094804.full?SSO=1

Tác giả